简介：

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本文介绍了图像检索的三种实现方式，均用python完成，其中前两种基于直方图比较，哈希法基于像素分布。
检索方式是：提前导入图片库作为检索范围，给出待检索的图片，将其与图片库中的图片进行比较，得出所有相似度后进行排序，从而检索结果为相似度由高到低的图片。由于工程中还包含Qt界面类、触发函数等其他部分，在该文档中只给出关键函数的代码。

开发系统：MacOS
实现方式：Qt + Python

方法一：自定义的直方图比较算法

a) 基本思路

遍历图片像素点，提取R\G\B值并进行对应的计数，得到原始直方图，但由于0-255的范围太大，因此每一个像素值的统计量均偏小，因此分别将R\G\B的256个像素值映射到0-31共32个像素值上，将像素值范围由256*3缩小到32*3。记录像素值采用的数据结构为一维数组，第1到32个值为R的像素直方图，第33到第64个值为G的像素统计，第65到96个值为B的像素统计。得到直方图后，计算待检索图的直方图和图片库中图像的直方图之间的相似性。

b) 具体实现

用到的函数：

• split_Img()
• calc_Hist(img)
• calc_Similar(h2,h3)
• calc_Similar_Split(h2,h3)

遍历图片的像素点以计算直方图：calc_Hist(img)

尝试了两种方式，第一种是对图像遍历时逐个调用getpixel()来获取R,G,B的值，但发现这种方式的速度太慢。第二种采用的是内存读取，利用load()函数一次性读取图像的像素值，然后对像素值进行遍历，该方法的速度比逐个提取更快。

#统计直方图，用load()载入图片的像素pix，再分别读取每个像素点的R\G\B值进行统计（分别为0-255）
#将256个颜色值的统计情况投影到32个，返回R\G\B投影后的统计值数组，共32*3=96个元素
def calc_Hist(img):
  '''
  #120张图片，4.43s
  w,h = img.size
  pix = img.load() #载入图片，pix存的是像素
  calcR = [0 for i in range(0,32)]
  calcG = [0 for i in range(0,32)]
  calcB = [0 for i in range(0,32)]
  for i in range(0,w):
    for j in range(0,h):
      (r,g,b) = pix[i,j]
      #print (r,g,b)
      calcR[r/8] += 1
      calcG[g/8] += 1
      calcB[b/8] += 1
  calcG.extend(calcB)
  calcR.extend(calcG)

  return calcR
  '''
  #120张图，3.49s

  w,h = img.size
  pix = img.load() #载入图片，pix存的是像素
  calcR = [0 for i in range(0,256)]
  calcG = [0 for i in range(0,256)]
  calcB = [0 for i in range(0,256)]
  for i in range(0,w):
    for j in range(0,h):
      (r,g,b) = pix[i,j]
      #print (r,g,b)
      calcR[r] += 1
      calcG[g] += 1
      calcB[b] += 1
  calcG.extend(calcB)
  calcR.extend(calcG) #256*3

  #calc存放最终结果，32*3
  calc = [0 for i in range(0,96)]
  step = 0 #calc的下标，0~95
  start = 0 #每次统计的开始位置
  while step < 96:
    for i in range(start,start+8): #8个值为1组，统计值相加，eg：色彩值为0~7的统计值全部转换为色彩值为0的统计值
      calc[step] += calcR[i]
    start = start+8
    step += 1
  #print calc 
  return calc 

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本文名称：python实现图像检索的三种(直方图/OpenCV/哈希法)-创新互联
文章位置：http://ybzwz.com/article/csdhjs.html